Cao en avv leiden niet tot lagere lonen

Cao en avv leiden niet tot lagere lonen
Aute ur(s ):
Opstal, R. van (auteur)
Wiggers, G. (auteur)
De auteurs zijn werkzaam b ij de afdeling Inkomens en Prijzen van het Centraal Planb ureau.
Ve rs che ne n in:
ESB, 81e jaargang, nr. 4040, pagina 35, 10 januari 1996 (datum)
Rubrie k :
Discussie
Tre fw oord(e n):
arbeid, beloning

Dit artikel is een reactie op:
B.M.S. van Praag en J.P. Hop, De matigende invloed van de Nederlandse vakbeweging, ESB, 8 november 1995, blz. 996-999.
Op de methodiek van het onderzoek van Van Praag en Hop valt het een en ander aan te merken. Een alternatieve schatting met ander
datamateriaal leidt tot de conclusie dat cao’s de lonen niet verlagen, maar in bescheiden mate verhogen.
In een recente studie concluderen Van Praag en Hop dat de gemiddelde lonen in bedrijven die onder een cao vallen beduidend lager zijn
(gemiddeld ongeveer 16% ) dan in bedrijven die niet onder een cao vallen 1. Wij zetten vraagtekens bij deze conclusie. Allereerst zijn
er twijfels over de geschiktheid van de gebruikte dataset voor deze analyse. Ten tweede wordt het ruwe datamateriaal op een manier
bewerkt, die wij niet begrijpen. En ten slotte is ook op de gekozen specificatie van de regressievergelijking één en ander aan te
merken. Bij gebruik van een andere dataset voor hetzelfde jaar (1993), maar nu met informatie over individuele werknemers, blijkt
het effect van het onder een cao vallen licht positief (2 à 3% ). Dit resultaat is in lijn met andere recente schattingen voor Nederland.
We beperken ons tot de geschatte effecten voor het gemiddelde log- loon. Enerzijds omdat we daar zelf alternatieve schattingen voor
kunnen presenteren en anderzijds omdat Van Praag en Hop daar de meest vergaande beleidsconclusies uit trekken.
De schattingen
De data
Van Praag en Hop maken voor hun analyse gebruik van het OSA-arbeidsvraagsurvey 1993. Dit is een tweejaarlijkse enquête onder ruim
tweeduizend bedrijven met tien of meer werknemers. Gemeld wordt, dat de dataset representatief is voor alle Nederlandse bedrijven met
tien of meer werknemers. Voor variabelen die per werknemer verschillen, zoals loon, leeftijd, opleiding, geslacht en diensttijd, dient het
bedrijf in het OSAarbeidsvraagsurvey frequenties op te geven voor een van tevoren vastgestelde klasse-indeling. De over alle bedrijven
geaggregeerde frequentieverdelingen worden niet gepresenteerd, zodat wij deze niet met andere bronnen kunnen vergelijken. Uit
appendix B van het OSA-werkdocument valt af te leiden, dat alleen is gekeken of de verdeling van bedrijven over bedrijfstakken
representatief is. Vervolgens blijkt uit een analyse op incidentele non-respons, dat de uiteindelijke dataset van 881 bedrijven voor een
aantal variabelen significant afwijkt van de oorspronkelijke 1652 bedrijven. Eén van deze variabelen is de cao-dummy. Aan het eind van
appendix B wordt de waarschuwing gegeven om “de resultaten van de variabelen die een systematische vertekening vertonen door
incidentele non-respons met enige terughoudendheid te interpreteren”. Deze waarschuwing vinden we niet in het ESB-artikel terug.
In een studie naar loonverschillen tussen bedrijfstakken op basis van de twee eerdere golven van het OSAarbeidsvraagsurvey wordt
geconcludeerd dat bij een aantal variabelen duidelijke tekortkomingen zijn geconstateerd en dat met name bij de loongegevens
aanwijzingen zijn gevonden voor meetfouten 2. Verder blijkt uit de gepresenteerde cijfers dat in het OSA-panel het aandeel werknemers
dat onder een cao noch onder een avv valt erg klein is (8,3%). Met name opvallend is de positie van handel/horeca/reparatie. In deze
bedrijfstak zou slechts 4,2% van de werknemers niet onder een cao of avv vallen. In onze eigen dataset vinden we dat ruim 20% van de
werknemers in bedrijven met meer dan 10 werknemers niet onder een cao of avv-maatregel valt, terwijl dit percentage voor de handel
eveneens ruim 20% is. Op basis van de hierboven besproken (onvolledige) informatie alsmede bestudering van de vragenlijsten, hebben
we onze twijfels over de kwaliteit van de dataset voor deze analyse.
Bewerking van de data
Een gevolg van de wijze van gegevensverzameling is, dat het gemiddelde log-loon per bedrijf niet rechtstreeks wordt gemeten. Dit
gemiddelde kan wel worden geschat. De meest voor de hand liggende manier is, om de frequenties te vermenigvuldigen met de
klassemiddens. De veronderstelling die dan gemaakt moet worden, is dat de lonen binnen een klasse gelijkmatig (uniform) verdeeld zijn.
En daarnaast moet een veronderstelling worden gemaakt voor de laagste en de hoogste loonklasse, waarvan de onder- respectievelijk
boven- grens onbekend is. Bij deze methode is geen veronderstelling nodig over de verdeling over de loonklassen binnen het bedrijf.

Van Praag en Hop kiezen voor een andere weg. Ze stellen, terecht, dat deze simpele methode tot onnauwkeurige berekeningen leidt
indien deze veronderstellingen niet opgaan. Zij volgen daarom een andere benadering, door per bedrijf een log-normale verdeling van de
lonen te veronderstellen en uit de zeven frequenties de maximale aannemelijkheidsschatters van de parameters u. en chi van de
lognormale verdeling te schatten.
De vraag is, of deze procedure werkelijk tot betere resultaten leidt dan de genoemde rechttoe rechtaan berekening. Voor bedrijven waar
de feitelijke loonverdeling 3 niet log-normaal is, maar bij voorbeeld uniform of tweetoppig of met een top bij de hogere inkomens (een
softwarebedrijf?), leidt het opleggen van een log-normale verdeling mogelijkerwijs tot een verkeerde schatting van het gemiddelde logloon. Een vergelijking van de op simpele wijze berekende en de ‘geschatte’ gemiddelden van de log-lonen zou meer duidelijkheid over
deze mogelijke foutenbron geven.
Ook bij een drietal belangrijke verklarende variabelen, leeftijd, opleiding en diensttijd, wordt deze procedure toegepast. Hier ligt deze
benadering echter nog minder voor de hand dan bij de loonvariabele. Deze laatste heeft nog het juiste theoretische domein (0,~),
tenminste als we afzien van het bestaan van minimumlonen. Maar de variabelen leeftijd, opleiding en diensttijd hebben een eindig
domein, respectievelijk (15,65), (6,18) en (0,50). Zo wordt bijvoorbeeld voor bedrijven met een oud werknemersbestand bij deze methode
impliciet gerekend met werknemers ouder dan 65 jaar, waardoor de gemiddelde leeftijd wordt overschat.
De regressievergelijking
De regressievergelijking die wordt gepresenteerd voor de verklaring van het gemiddelde van het log-loon per bedrijf roept nog een aantal
vragen op. Allereerst is ons niet duidelijk waarom zowel leeftijd (als proxy voor ervaring) als opleiding (in aantal jaren) in logaritmen
worden opgenomen in plaats van in niveaus, zoals gebruikelijk in dit soort analyses. De geschatte coëfficiënt voor log-opleiding
impliceert dat het rendement op een jaar extra opleiding erg laag is en bovendien, vanwege de gekozen functionele vorm, afneemt van
ongeveer 3,5% direct na de lagere school tot maar 2% na de middelbare school. Waarom zijn niet als alternatief eenvoudigweg de
geobserveerde fracties per leeftijds- en opleidingsklasse in de regressie gebruikt? In dat geval was ook de wat vreemde veronderstelling
van log-normaliteit per bedrijf om het gemiddelde te bepalen niet nodig geweest. Dezelfde opmerking geldt voor de variabele ‘diensttijd’,
waarvoor niet het verwachte positieve effect wordt gevonden.
In de regressie ontbreekt een variabele voor het aandeel deeltijdwerkers binnen het bedrijf. Als het goed is gegaan, hebben de bedrijven
voor deeltijdwerkers het loon keurig omgerekend naar een voltijdbaan. Maar daarnaast blijkt uit allerlei studies dat deeltijders ceteris
paribus lagere uurlonen verdienen dan voltijders. Dat laatste geldt waarschijnlijk ook voor tijdelijk personeel, maar het wel opnemen van
deze verklarende variabele, zoals de auteurs doen, ligt juist weer minder voor de hand. In de enquête wordt de vraag naar tijdelijke
werknemers helemaal in het begin gesteld, terwijl de vraag naar de lonen aan het eind zit. Maar in de loonvraag worden uitzendkrachten
en ingeleende arbeid expliciet uitgesloten. Misschien dat dit verklaart, waarom er voor de variabele tijdelijk werk geen effect wordt
gevonden.
Ten slotte wekt de kwadratische term van de fractie vrouwelijke werknemers bevreemding. Wat is de achterliggende theorie die verklaart
dat werknemers het hoogste loon verdienen als ze in een bedrijf werken waar rond de 30% van de werknemers vrouw is en minder als
deze fractie lager of hoger is? In hoeverre en in welke richting de kwaliteit van het basismateriaal, de gekozen wijze van databewerking en
de gekozen specificatie voor de regressievergelijking de resultaten beïnvloeden voor de centrale variabele, namelijk het al dan niet onder
een cao vallen van een bedrijf, is door ons niet eenduidig aan te tonen. Wel kunnen we alternatieve schattingen presenteren, die naar
ons oordeel niet of in ieder geval minder last hebben van bovenstaande problemen.
Schattingen op micro-data
Onze schattingen zijn gebaseerd op het Arbeidsvoorwaardenonderzoek (AVO) 1993 van de Inspectiedienst van het Ministerie van
Sociale Zaken en Werkgelegenheid (I-SZW). Dit bestand bevat gegevens over circa 24.000 individuele werknemers in circa 1800
bedrijven. De dataset bevat, in tegenstelling tot het OSAarbeidsvraagsurvey, geen gegevens over werknemers bij de overheid.
In tabel 1 is een aantal kerngegevens van het bestand vermeld. Naar de meeste kenmerken gemeten komt het bestand redelijk overeen
met vergelijkbare bestanden van het CBS. Vanwege de manier van steekproeftrekking is het aantal werknemers in grote bedrijven
ondervertegenwoordigd. Voor de geschatte parameters heeft dit geen gevolgen 4. Het belangrijkste probleem is de zuiverheid van de
gemeten opleidingsvariabele. Het meten van de variabele opleiding voor werknemers is bij een enquête onder bedrijven lastig. Bedrijven
hebben deze variabele niet altijd beschikbaar in hun (loon)administratie. De non-respons op deze variabele is dan ook hoog. Indien er wel
een registratie van is, dan betreft het vaak het opleidingsniveau bij indiensttreding. In het geval van het AVO gaat het om het
opleidingsniveau van een beperkt aantal werknemers per bedrijf. In het geval van het OSA-arbeidsvraagsurvey moet ieder bedrijf voor
alle werknemers het opleidingsniveau opgeven.

Tabel 1. AVO-bestand 1993 naar geslacht, leeftijd, opleiding, dienstverband, bedrijfstak, bedrijfsgrootte en cao-regime
% werknemers
Geslacht
Leeftijd

Opleiding

man
vrouw
< 20
21-24
25-34
35-49
50-64
laag
uitgebreid laag
middelbaar
hoog

64,9
35,1
4,7
13,1
34,1
36,2
11,9
7,6
54,2
27,0
8,9

Dienstverband
Bedrijfstak

Bedrijfsgrootte

Cao-regime

wetenschappelijk
voltijd
deeltijd
landb. en visserij
industrie
bouw
handel, horeca
en reparatie
transport
zakelijke diensten
overige diensten
0-9 werknemers
10-19 werkn.
20-99 werkn.
>100 werkn.
cao
avv
geen cao/avv

2,3
81,6
18,4
3,0
23,9
11,5
25,3
6,2
12,3
17,9
16,3
16,4
39,8
27,5
70,6
6,5
22,9

Het belangrijkste verschil met de OSA-data is, dat in onze dataset per individuele werknemer het loon nauwkeurig via de
loonadministratie wordt gemeten, plus de bij die zelfde werknemer behorende karakteristieken als leeftijd, geslacht, opleiding, gewerkte
uren, enzovoort. Tevens is per werknemer bekend of hij of zij onder een cao of avv-maatregel valt. Bij deze laatste variabele moet worden
opgemerkt, dat het hogere kader in het algemeen niet onder de cao valt, ongeacht of het bedrijf er wel of niet onder valt. Het zonder meer
inzetten van een dummy voor het feit of een werknemer wel of niet onder de werkingssfeer van een cao valt, zou dan leiden tot een
neerwaartse vertekening van het cao-effect. Dit kan worden vermeden door niet uit te gaan van een individuele cao-dummy, maar van
een dummy voor het onderhandelingsregime van het bedrijf waar men werkt. Wanneer in de steekproef een meerderheid van de
werknemers in het bedrijf waar men werkt wordt gedekt door de werking van een cao, definiëren wij het bedrijf als vallende onder een
cao. De aldus berekende cao/avv-dekking in de totale steekproef bedraagt dan circa 77%, wat redelijk overeenkomt met de opgave van
de Dienst Collectieve Arbeidsvoorwaarden (DCA) over 1993: 81% 5.
In tabel 2 staan de schattingsresultaten, zowel voor alle bedrijven als voor bedrijven met meer dan tien werknemers. Dit laatste ter
vergelijking met Van Praag en Hop. De afhankelijke variabele is de logaritme van het uurloon. De persoonskenmerken hebben alle het
verwachte teken. Voor leeftijd hebben we een derdegraads polynoom opgenomen, voor opleiding dummy-variabelen 6. Voor de meeste
variabelen vinden we vergelijkbare resultaten als bij regressies op het Loonstructuuronderzoek 1989 7. Uit het verloop van de
opleidingsdummies concluderen we, gezien het eerder gemaakte voorbehoud over de kwaliteit van deze variabele met enige
voorzichtigheid, dat het rendement op een extra jaar opleiding eerder toe- dan afneemt naarmate het opleidingsniveau stijgt. Het
opnemen van de logaritme van het aantal opleidingsjaren ligt dan minder voor de hand. Deeltijders verdienen per uur ruim 10% minder
dan vergelijkbare voltijdwerkers en grote bedrijven betalen beter dan kleine bedrijven.

Tabel 2. Regressieresultaten logaritme uurloon verklaard uit persoonskenmerken 1993, absolute t-waarden tussen haakjes
Alle bedrijven

Bedrijven met
> 10 werkn.

Leeftijd
Leeftijd 2/100
Leeftijd 3/10000
Ancienniteit
Deeltijd ( 30 uur)
Vrouw

0,253
-0,569
0,421
0,003
-0,113
-0,119

(54,2)
(45,0)
(38,5)
(15,6)
(23,9)
(29,5)

0,242
(46,0)
-0,541
(38,2)
0,398
(32,7)
0,004
(16,4)
-0,112
(21,0)
-0,115
(25,8)

Opleiding
Uitgebreid laag
Middelbaar
Hoog
Wetenschappelijk

0,106
0,284
0,492
0,704

(17,6)
(44,0)
(62,6)
(59,2)

0,300
0,503
0,735

Bedrijfstak
Landbouw en Visserij
0,031
Industrie
0,007
Bouw
0,084
Handel, horeca, reparatie-0,036
Transport
-0,056
Zakelijke diensten
0,005

(3,1)
(1,3)
(12,6)
(6,8)
(7,3)
(0,9)

0,023
0,000
(0,1)
0,077
(10,7)
-0,045
-0,059
-0,010

Bedrijfsgrootte
10-19 werknemers
20-99 werknemers
>100 werknemers
Bedrijf onder cao
Bedrijf onder avv
Constante

0,040
0,076
0,118

(7,5)
(16,3)
(22,9)

0,029
-0,003

(7,0)
(0,4)

-0,798

(14,4)

0,112
(17,1)
(42,6)
(60,5)
(58,2)

0,035
0,076

(1,9)

(7,6)
(7,3)
(1,5)

(7,7)
(15,0)

0,020
(4,4)
-0,002
(0,3)
-0,618

(9,8)

R2
Standaardfout regressie
Aantal waarnemingen

0,67
0,22
20973

0,66
0,22
17551

Bij de vergelijking van de bedrijfstakdummies moet worden bedacht, dat bij ons de referentie-bedrijfstak (niet-commerciële diensten)
exclusief de overheid is en bij Van Praag en Hop inclusief. Desalniettemin mogen we de verschillen tussen de parameters van de overige
bedrijfstakken wel met elkaar vergelijken. Zo vinden wij, dat de uurlonen in de bouw ruim 10% hoger zijn dan in de handel/horeca, waar
Van Praag en Hop nauwelijks een verschil vinden. Gezien eerdere schattingen op het Loonstructuuronderzoek (LSO) over 1989 lijken de
door ons gevonden loonverhoudingen meer plausibel 8.
Voor de cruciale cao-variabele vinden we een gering, positief effect. In alle specificaties die we hebben uitgetest komt de parameter voor
de cao-dummy uit tussen +1% en +5%, met een t-waarde van boven de twee. De parameter voor de variabele avv ligt steeds in de buurt
van 0. Deze resultaten komen overeen met die van Hartog en Teulings (1994), die het AVO-bestand van 1992 gebruiken.
Besluit
Van Praag en Hop pleiten voor het handhaven van cao’s en avv omdat volgens hun analyse bedrijven met een cao gemiddeld 16% lagere
lonen betalen dan bedrijven zonder een cao. Wij menen echter dat op deze analyse het een en ander valt aan te merken. Op basis van een
andere dataset, die naar ons idee voor dit doel veel geschikter is, concluderen wij dat bedrijven met een cao iets hogere lonen betalen, in
de orde van 3%. Daarbij moet worden bedacht dat zowel de analyse van Van Praag en Hop als die van ons inzicht geeft in het
loonverschil tussen cao-ers en niet-cao-ers. Wat niet zichtbaar wordt is of de loonniveaus van werknemers die niet onder een cao vallen,
ook worden beïnvloed door het bestaan van cao’s, waardoor het totale looneffect van cao/avv in deze analyses waarschijnlijk wordt
onderschat 9.
Relevant is ook de kwestie van de laagste loonschalen, die in sommige cao’s boven minimumloonniveau zijn vastgelegd. Uit aparte
schattingen op onze dataset voor verschillende opleidingsniveaus blijkt, dat het cao-effect verschilt tussen laag- en hoogopgeleiden
(+4% respectievelijk +1%). Hiermee willen we niet op onze beurt roepen dat avv en/of cao moeten worden afgeschaft. Daarvoor I een
beoordeling op basis van het geschatte effect op het gemiddelde loon een wat magere basis. Voor een uitgebreidere discussie over de
merites van cao en avv zij verwezen naar het SER-advies ter zake 10.
Zie ook:
M.H.C. Lever, Discussie: Hoe gematigd is de Nederlandse vakbeweging?, ESB, 10 januari 1996, blz. 34-35.
B.M.S. van Praag en J.P. Hop, Naschrift: Vakbeweging, ESB, 10 januari 1996, blz. 39-40

1 B.M.S. van Praag en J.P. Hop, De matigende invloed van de Nederlandse vakbeweging, ESB, 8 november 1995, en Instituties en
arbeidsmarkt, OSA-werkdocument W135, oktober 1995.
2 C.N. Teulings, N.M. Brouwer, H.D. Webbink en E. Leuven, Lonen, werkgelegenheid en de arbeidsmarkt 1988-1990, OSAwerkdocument W113, januari 1994.
3 Let wel, we hebben het in dit geval over de verdeling van de populatie van werknemers, zoals opgegeven door het bedrijf, niet over een
steekproef uit die verdeling.
4 De ondervertegenwoordiging van werknemers in grote bedrijven in de steekproef leidt niet tot onzuivere parameterschattingen omdat
het hier gaat om een stratificatie naar een exogene variabele. Zie voor een nadere toelichting op deze materie J.A. Hausman en D.A. Wise,
Stratification on endogenous variables and estimation: the Gary income maintenance experiment, in F. Manski en D. McFadden,
Structural analysis of discrete data with econometric applications, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1981.
5 Ministerie van SZW, DCA-bevindingen 1993, juni 1994.
6 De resultaten met betrekking tot het cao-effect zijn betrekkelijk ongevoelig voor varianten in de specificatie, zoals het vervangen van
leeftijd door ervaring (leeftijd – aantal opleidingsjaren – 6), opleiding door functieniveau, de derdegraads polynoom voor leeftijd door
leeftijdsdummies of van opleidingsdummies door opleidingsjaren.
7 Zie bijvoorbeeld J. Hartog en C.N. Teulings, Markets, institutions and wages, rapport opgesteld voor het Ministerie van Sociale Zaken
en Werkgelegenheid, december 1994, hoofdstuk 3.
8 J. Hartog, R. van Opstal en C.N. Teulings, Loonvorming in Nederland en de Verenigde Staten, 8 juni 1994, blz. 528-533.
9 Zie ook H. Gregg Lewis, Union relative wage effects, in O. Ashenfelter en R. Layard (red.), Handbook of labour economics, Volume II,
1986.
10 Sociaal Economische Raad, Advies algemeen-verbindendverklaring, publicatie nr. 92/14, 16 oktober 1992.

Copyright © 1996 – 2003 Economisch Statistische Berichten (

www.economie.nl )